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VREP与MATLAB结合进行机器人仿真，以PUMA560机械臂实现目标抓取。

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简介：
PUMA560机械臂的物块抓取系统通过V-REP与MATLAB的联合仿真实现，并配备了Qt开发的上位机界面，该界面具备自由调整关节角度的功能，以及能够根据用户输入的精确目标点进行物块定点移动，并最终完成目标物块的抓取操作。系统设计能够将传送带上运送的物块精确地夹持到桌面面上，为初学者提供了一个极佳的参考案例。

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  • VREP-MATLAB机器人仿真——PUMA560机械臂目标抓取
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    本项目利用VREP与MATLAB集成环境进行PUMA560机械臂的目标抓取仿真研究，结合视觉识别技术优化路径规划和控制策略。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能，并配有使用Qt开发的上位机软件。该系统具备自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等功能，能够将传送带上的物品夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。
     
  • VREP-MATLAB机器人仿真——PUMA560机械臂目标抓取任务
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    本项目通过VREP与MATLAB联合仿真环境，实现PUMA560机械臂的目标识别和精确抓取任务，展示机器人视觉与运动控制的集成应用。 PUMA560机械臂目标物块抓取系统结合了vrep与matlab的联合仿真功能，并配有使用Qt编写的上位机软件。该系统支持自由调整关节角度、输入目标点进行定点移动以及执行目标抓取等操作，能够将传送带上的物体夹到桌面上。此项目适合初学者参考学习。演示视频可在Bilibili平台观看（链接为：https://www.bilibili.com/video/BV16p4y1D7Qv?t=3）。
     
  • 基于VREP和MATLAB的机械臂视觉抓取仿真示例（含GUI控制）
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    本项目在VREP与MATLAB环境下搭建机械臂视觉抓取仿真系统，并实现图形用户界面(GUI)操控。演示了从视觉识别到精准抓取的全过程，为机器人研究提供便利。 机械臂视觉抓取仿真的示例展示了如何在vrep与matlab之间进行联合仿真。在这个例子中，用户可以通过MATLAB的GUI界面控制机械臂抓取不同的物体，并且MATLAB端包含了一些基础的图像处理算法（虽然这些算法没有经过优化，可以自行改进）。此项目适合有一定基础知识的学习者使用；对于初学者来说可能较为困难。
     
  • 基于MATLAB的PUMA560机械臂RRT路径规划仿真代码实现
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    本项目运用MATLAB软件，实现了针对PUMA560型号机械臂的RRT（快速随机树）路径规划算法仿真。通过编程模拟，优化了机械臂在复杂环境中的运动路径，提高了工作效率和准确性。 本项目基于MATLAB实现PUMA560机械臂的RRT路径规划算法仿真源码，并附有详细代码注释，适合初学者理解使用。该项目曾获个人评分98分，导师高度认可，是毕业设计、期末大作业和课程设计中追求高分数的理想选择。下载后只需简单配置即可运行。 本项目基于MATLAB实现PUMA560机械臂的RRT路径规划算法仿真源码，并附有详细代码注释，适合初学者理解使用。该项目曾获个人评分98分，导师高度认可，是毕业设计、期末大作业和课程设计中追求高分数的理想选择。下载后只需简单配置即可运行。 本项目基于MATLAB实现PUMA560机械臂的RRT路径规划算法仿真源码，并附有详细代码注释，适合初学者理解使用。该项目曾获个人评分98分，导师高度认可，是毕业设计、期末大作业和课程设计中追求高分数的理想选择。下载后只需简单配置即可运行。 本项目基于MATLAB实现PUMA560机械臂的RRT路径规划算法仿真源码，并附有详细代码注释，适合初学者理解使用。该项目曾获个人评分98分，导师高度认可，是毕业设计、期末大作业和课程设计中追求高分数的理想选择。下载后只需简单配置即可运行。 本项目基于MATLAB实现PUMA560机械臂的RRT路径规划算法仿真源码，并附有详细代码注释，适合初学者理解使用。该项目曾获个人评分98分，导师高度认可，是毕业设计、期末大作业和课程设计中追求高分数的理想选择。
     
  • 【机械仿真】水下机器人机械臂系统仿真的Matlab源码.zip
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    本资源提供了一套用于进行水下机器人机械臂系统仿真的MATLAB源代码。通过该代码，用户可以深入研究和优化水下作业机器人的运动控制与操作性能。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多个领域的Matlab仿真代码。
     
  • 利用MATLAB进行UR机械臂运动仿真
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    本项目运用MATLAB软件对UR机械臂进行运动学和动力学仿真分析，通过编程实现机械臂的路径规划与姿态控制，旨在优化其工作性能。 本代码实现基于MATLAB的UR机械臂运动仿真。使用前请确保已安装Robotic Toolbox工具箱，低版本MATLAB运行可能会出现报错，但通常问题不大。经测试，在R2018b版本中可以正常运行。感谢如下blog（虽然文中未直接引用链接，但仍需提及原作者的贡献），本人在此基础上进行了拓展。
     
  • 基于MATLAB的机器人仿真与机械臂视觉控制运动仿真研究，根据预设的目标进行追踪，通过摄像头获取数据并运用逆解使机械臂模仿目标动作...
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    本研究利用MATLAB平台，开展机器人仿真及机械臂视觉控制技术探索。结合摄像头实时捕捉目标信息，并通过逆向解析算法驱动机械臂精准模拟目标运动轨迹。 MATLAB机器人仿真技术在现代工业中的应用日益广泛，特别是在机械臂视觉控制运动仿真的领域内。这项技术的核心在于使机器人能够通过摄像头等视觉系统捕捉到动态目标，并根据目标的位置和运动状态实时规划出机械臂的运动路径，从而实现精确跟踪与控制。在这个过程中，逆解算法扮演着至关重要的角色，它将目标的视觉信息转化为机械臂关节的具体动作指令。 在工业应用中，机械臂的视觉控制系统通常包括多个环节：视觉信息采集、图像处理、目标识别和追踪、路径规划、逆解计算以及机械臂的实际控制。首先，系统需要对工作环境进行实时监测并捕获目标物体的图像数据；接着通过一系列算法提取出这些图片中的关键位置与姿态信息。随后，利用目标识别及跟踪技术锁定具体的目标物，并确保其被持续追踪。 接下来是路径规划阶段，在这个环节中将根据已确定的目标运动轨迹来制定机械臂各关节的动作序列。这一过程中，逆解算法的作用尤为突出——它通过数学模型计算出在特定位置上实现预期动作所需的关节角度设置。这一步骤解决了正向动力学问题（即给定末端执行器的位置和姿态时反推所有关节的角度），为精准控制提供理论依据。 逆解算法的应用使得机械臂能够灵活地按照预定路径运动，提高了操作的精确度与适应性；同时，在考虑动力学影响的情况下确保各环节动作平滑高效。这有助于实现更加稳定且高效的作业性能。 在实际工程应用中，机器人仿真技术为设计和测试视觉控制系统提供了重要平台。通过模拟不同工况下的机械臂行为可以评估系统性能、优化控制算法并减少部署风险与成本；此外还可以作为教育工具帮助工程师理解复杂的控制系统原理。 总之，MATLAB机器人仿真的运用不仅提升了机械臂操作的智能化水平，也为工业自动化及智能制造的发展奠定了技术基础。未来随着不断的技术迭代和仿真优化，视觉控制系统将变得更加精准灵活、高效可靠，并进一步拓展其在各领域的应用范围。
     
  • VREP机械臂仿真软件用户手册（PDF版）
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    《VREP机械臂仿真软件用户手册》为用户提供详细的V-REP机械臂仿真操作指南，内容涵盖安装、基本操作及高级功能设置等，是掌握该软件必备的学习资料。 机械臂仿真软件VREP用户手册--PDF版本将官方HTML版本的VREP用户手册转换为PDF版本，便于标记和注释，希望对您有所帮助！
     
  • 利用MATLAB进行机器人手臂运动仿真
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    本项目利用MATLAB软件对多自由度机器人手臂进行精确建模与仿真分析，旨在优化其运动轨迹和操作效率。通过虚拟环境测试，确保实际应用中的安全性和稳定性。 这是一个小的实际例子，展示了如何使用MATLAB进行机器人手臂的运动仿真，并且还利用了MATLAB的图形功能。动画（MPEG1格式）展示了一个具有六个自由度的渲染化机器人机械臂。手在圆柱体上移动，同时螺旋形从底部到顶部延伸。